Günümüzün popüler yapay zeka modelleri olan ChatGPT, Gemini ve Claude gibi sistemler, karmaşık problemleri çözerken genellikle adım adım bir akıl yürütme süreci izler. Bu süreçte üretilen her ara metin veya "token", beraberinde daha fazla işlem gücü ve dolayısıyla operasyonel maliyet getirir. Ancak, Pathway adlı şirket tarafından geliştirilen BDH-CQ adlı yeni yapay zeka modeli, bu paradigmayı değiştiriyor. BDH-CQ, düşünme sürecini metne dönüştürmek yerine, yüksek boyutlu bir çalışma alanında doğrudan hesaplamalar yaparak sadece nihai cevabı sunuyor.
BDH-CQ'nun mevcut performansı, yapay zekanın bilişsel yeteneklerini ölçen ARC-AGI-1 testinde ortaya kondu. Model, bulmacaların yaklaşık yüzde 30'unu iki veya daha az denemede çözebilmeyi başardı. Her ne kadar bu sonuç birçok gelişmiş modelin gerisinde kalsa da, BDH-CQ'nun asıl fark yaratan özelliği maliyet etkinliği. Geliştiriciler, modelin görev başına maliyetinin 1 sentin onda birinden daha düşük olduğunu belirtiyor. Araştırmacılar, bu yeni yaklaşımın OpenAI'ın GPT 5.6 Luna modeliyle benzer puanlar elde eden bir performans sergilerken, operasyonel maliyetleri tam 11 kat düşürdüğünü vurguluyor.
Şu an için 150 milyon parametre içeren BDH-CQ, gelecekte çok daha büyük ölçeklere ulaşmayı hedefliyor. Pathway, modeli 600 milyar parametreye çıkarmayı ve böylece daha kapsamlı testlere tabi tutarak yeteneklerini genişletmeyi planlıyor. Şirket, bu yenilikçi teknolojinin özellikle siber güvenlik gibi karmaşık akıl yürütme ve hızlı karar alma gerektiren alanlarda önemli bir kullanım potansiyeli taşıdığını belirtiyor. Metinsiz akıl yürütme yeteneği sayesinde, yapay zeka sistemlerinin daha verimli ve uygun maliyetli hale gelmesinin önünü açan bu gelişme, sektörde yeni bir dönemin habercisi olabilir.
Kaynak: TRT Haber (CaddeNews AI Derlemesi)
Yorumlar (0)
İlk yorumu siz yapın.